2026中国企业知识管理知识库发展的5个趋势

2026中国企业知识管理知识库发展的5个趋势

2025年1月20日，DeepSeek发布推理模型DeepSeek-R1并开源是一个标志性事件。

该模型采用MoE（Mixture of Experts）架构，在较少算力资源下实现了与全球顶尖AI模型相当的效果。第一次让各类中国机构感觉到大模型的能力可以便捷低成本的获取和应用，使中国的AI落地进入实验探索阶段，政府、企业、学校等开始尝试用大模型结合到业务的运营中。

大模型的爆发也符合技术发展的阿马拉法则(Amara’s Law)：高估短期，低估长期。

在初始的时候，领导层对于大模型有不切实际的幻想导致噱头和炒作频出，认为只要在企业内部署了大模型，收集一些资料，立马就可以降本增效，提升竞争能力。

2025年大模型的快速试点应用带“火”了知识库。

很多之前从来没有考虑知识管理问题的机构，因为想要去做AI应用落地，在软件厂商的推动下知道要建立知识库；对于之前少部分有知识库和知识管理的机构，其价值和优先级又急剧提升。

但整体来看，大部分搭建知识库的企业，对于知识管理和知识库的认知都处于较低层次，不少机构认为把分散在各种系统、不同员工手里的各类文档内容拉进去，做个简单的知识分类，就能落地AI的应用。

但历经一年生成式人工智能的密集试验后，各机构终于认清一个核心事实：

只有输入高质量内容，生成式人工智能才能发挥最佳效用，若知识基础薄弱不稳，人工智能便无法创造实际价值。

预测未来，KMCenter认为无论是企业AI应用还是知识管理实施、知识库搭建，2026都将是摒弃炒作、务实落地的一年。

基于知识管理中心（Knowledge Management Center）知识库研究和咨询团队多年的研究和实践经验，我们对2026中国企业知识管理实施与知识库趋势做出以下预测（更详细信息可以联系微信号：511956894 或收看AI知识库搭建与运营在线在线课程）：

趋势一：从买知识库到知识管理战略的认知纠偏

2026年将是破除收集上传资料就能实现智能应用幻想的关键一年。

因为大模型的热潮让很多企业误以为建库就等于智能化，而知识库就是资料库。

但实践已经反复的证明，垃圾进、垃圾出（Garbage In Garbage Out）,缺乏体系化知识管理的知识库只放大混乱、幻觉，所谓的智能化应用无从谈起。

出现这种认知的原因，其一是对于知识管理和知识库的关系欠的误解。

其实在知识管理早期就有一个共识，企业知识管理有“三宝”（三个工具）：知识库、知识地图和实践社区。

知识库只是知识管理落地的工具之一，类似于厨师手里的菜刀，但做出好菜的根源不在于菜刀，而在于厨师的厨艺。另一个就是相关IT厂商有意无意的误导，告诉你只要把东西拉到所谓的知识库中就能实现AI应用，便于快速完成项目。

经历了AI落地坎坷的企业，在2026年会从知识管理高度思考知识库搭建和运营问题，他们会慢慢认识到人工智能不再是孤立的IT项目，而是必须与知识管理深度融合、密不可分。

优质知识管理体系是企业AI应用的核心基石，将得到前所未有的高度重视。

越来越多的企业，将从简单的买知识库到系统的实施知识管理，知识管理团队将从企业战略到核心业务目标需求开始，搭建相应的知识流程、制定相关标准和制度，培养相关人才，构建知识生态系统。

这一导向将推动企业实现更完善的知识治理机制、更新的内容储备与更清晰的知识资源分类、元数据管理体系。

在系统化知识管理的加持下，逐步构建出既能支持知识型员工，又能服务于AI应用的企业知识大脑。

趋势二：从靠运气的智能应用到建立适配AI的知识内容规范

历经过往的企业AI项目试点，领导层和IT部门都认识到没有高质量的适配AI的知识内容，智能化不可能落地成功。

但什么样的内容真正适配AI能被机器所理解，却没有相应的标准和规范，大部分机构的实践都处于盲人摸象层次，成功和失败都处于运气的阶段。

传统的知识库更类似于文档的仓库，2026年知识库不再只为人类服务，更要为人工智能系统服务：包括生成式人工智能、RAG、AI Agent工作流及自动化引擎。

而这些系统对知识的需求，与传统知识库所能提供的内容截然不同：它们需要清晰性、结构化、元数据、模块化与治理机制。最重要的是，知识内容的撰写与组织方式必须让机器能够可靠解读。

如果知识内容质量不高，AI工具的输出就是前后矛盾的答案、虚构甚至执行错误的自动化操作。人工智能输出结果的准确性，直接取决于它所调用知识的质量。混乱无序的信息，绝不可能支撑起智能化企业的构建。

造成这种状况的原因在于，之前的知识内容主要是给人类员工看的，人能看懂的东西AI则不一定能理解和记忆，譬如冗长的陈述性文档会让人工智能模型困惑；扫描PDF会引入错误并很难识别；同一公司内不一致的术语会造成矛盾；同一政策的多个版本会导致回应偏差；分散在ERP、CRM、云盘、Confluence、各种门户、及电子邮箱中的知识，会彻底割裂并欠缺上下文关联。

人类员工能够在这种混乱中找到头绪，但人工智能却做不到。低质量的知识输入，造成AI结果的拉跨。

这个时候许多人误以为需要“更先进的人工智能”，但事实上它们真正需要的是“更优质的知识”。

但这个优质知识的标准是什么，却没有头绪。

在2026年卓越的企业会形成、建立自己高质量知识的规范，再基于这个标准对企业内部的知识进行治理。从而能够真正为企业AI应用提供坚实的知识支撑。

知识已成为企业运营中最具战略性的资产之一，但只有当它被构建为适配人工智能的形态时，其真正价值才能得以释放。

2026年，适配人工智能的知识库不再是锦上添花的选择，而是所有自动化项目、支持部门转型及人工智能部署的基础。

当然建立这样的规范并不容易，KMCenter有相关的实践和方法共享，也愿意跟真正实干的企业一起合作。

趋势三：从无人可用到内部培养知识管理专业人才

大部分企业在推动AI项目的时候发现，IT部门缺乏既懂传统信息化数字化又懂AI的人才，而要找到理解知识管理、知识库的人又懂人工智能的人就更加短缺。

这个很容易理解，大部分企业之前都没有系统的做过知识库和知识管理，都没有相应的人才储备，即便是之前做过的企业，相关人员的能力也类似于文档图书管理员，更对人工智能如何在企业应用知之甚少。

很多大型企业要做企业AI应用的时候，都找KMCenter推荐人才，但具备相应能力的人全社会都不足。我们给他们的建议就是大概率只能选拔有潜质的人，自己内部通过学习、项目历练来培养。

但关于既能适合传统知识管理推动，又能为企业AI应用提供知识基础的专业人才能力要求则越来越明确（我们也提供了相应课程），以下列出2点核心要素。

另一个需要注意的是，通常这些能力并不是需要一个人都掌握，而是通过构建团队的方式来完成。

战略、业务翻译能力：

能够将企业战略、部门业务需求翻译成具体的数据-信息-知识的能力，这一块能力在传统知识管理阶段就极为欠缺，造成的结果就是知识管理和业务两张皮，业务部门和战略层认为知识管理不能帮助他们解决核心问题、关键痛点，所以知识管理得不到重视和认可。

在AI环境下，这种能力就更加重要。

譬如企业想把业务专家一眼看透问题的能力复制到AI Agent中，但AI搞不清楚一眼看了什么，看透是分析和判断这个人分析什么判断什么，要让AI具备这个能力，需要将“看”的内容（本质是信息获取）列出清单，分析和判断列出分析框架和模型、明确其中各个维度的权重，才能实现。

与AI协作能力:

要与AI协作，需要理解AI能做什么、不能做什么，它的能力范围和限制在哪里。

还要理解其背后的基本逻辑，虽然并不需要做知识管理的人可以编程，基本的技术熟练度要有较高水平，能够熟练使用主流的数字化工具。

譬如传统的知识管理里面有知识分类方法、元数据管理和本体Ontology，这些内容与知识治理中的上下文信息、推理逻辑和知识图谱是什么关系，这个时候在AI环境下对应的已经不是文档，而是具体的原子化知识。

要能够借助知识图谱或本体等技术，清晰映射知识内容与员工专业知识之间的关联关系，优化知识结构等等。

在变革的关头上，既懂知识管理又懂AI的人才短缺会在较长时间内存在，已经看到一些聪明的人在转型到这个方向上。

经典培训课程

企业AI知识库搭建与运营培训课程
呼叫中心AI知识库培训课程
个人知识体系构建能力课程

书籍和资料

《卓越密码如何成为专家》
《你的知识需要管理》
免费电子书《企业知识管理实施的正确姿势》
免费电子书《这样理解知识管理》

知识库知识管理系统

企业AI知识管理知识库软件系统清单
个人知识管理软件AI知识库系统清单

趋势四：从信息爆炸到知识短缺,经验知识化成为重点工作

大模型对人类公开的公共知识进行了预训练，这些公共知识让每个人和企业都可以获取，是基础。但企业的竞争优势依赖于组织的私有知识，这些知识一方面表现为企业内的流程、规范、模型、方法等显性的部分，但按照哈佛商学院的数据，企业最有价值的判断逻辑、失败教训、个人经验等内容，70%以上的知识是以隐性知识存在的。

人们在企业AI应用早期的设想，通过大量收集过程内容，譬如即时通讯中的聊天记录、来往回复的邮件、多个版本的设计稿等内容就可以发现真知灼见，在实践中却被证明这些低质量内容成为了知识的噪音，降低了输出的准确度，反而让高质量的知识显得更加稀缺。

按照KMCenter的知识分层理论，企业知识可以分三层：参考激发类、指导指引类、遵从遵循类知识，管理层和员工在工作中最欠缺的知识是指导指引类的内容，而这些内容却大部分在有经验的业务专家大脑中，没有显性化无法复制和复用。

在企业AI应用的落地中大家也发现，真正有价值的AI应用，收集相关文档、从各类系统中抓取数据都比较简单，但每个应用中最有价值的分析、判断规则和逻辑部分（核心知识）却没有成熟的内容，只能求助于某些业务专家临时整理几条，结果是考虑不够全面系统，层出不穷的问题，这都是知识短缺的表现。

要想解决企业私有知识短缺的问题，需要去做经验知识化的工作。

该项工作不同于传统的经验知识萃取（大部分知识萃取产生的PPT和文档并没有很高价值），需要先从知识缺口分析入手，列需求清单；再组织业务专家去做相应的输出。

具体实践中我们发现，即便业务专家愿意去做这个工作，里面还涉及到方法论的欠缺。

大部分人只是会做一个事情，远没有达到从知其然到知其所以然的阶段。这个时候会做的背后是零散的、片段的感触，这种感触是适应某一种场景的，并不一定具备普遍性，也没有达到知识层次。

要想真正的能将经验知识化出来，需要具备分析会做背后的数据信息知识支撑是什么的能力，这种能力并不容易。

更进一步，60后、70后（人数庞大）即将陆续面临退休，加上各类企业裁员，人员流动加快，知识流失严重，也让经验知识化成为一项必须考虑的重点工作。

趋势五：从神话AI到用知识管理方法培养专家级人才

生成式人工智能可实时筛选、分类并推送知识内容，让真正有价值的知识在更广泛的范围内被重用复用，提升效率和能力。但何为真实、可靠、有价值的知识，最终由人类的判断力决定。

真正有价值的知识从哪里来？一定是来自于企业专家级水平的员工。

没有高水平的专家，无法产生高质量的知识，即便AI能力再强也无法提升企业的竞争力，国内大量企业内部AI应用的案例也证明这一点。

AI一方面可以赋能于每个人，但在组织环境内，需要业务专家赋能AI：业务专家将自己的洞见、判断和方法显性化出来，通过AI去放大，就代表了每家企业在这个职能和领域的最高水平，就是企业竞争优势的来源。

另一方面，AI擅长自动化重复性、基于规则的任务，从根本上改变了工作的性质。因此，剩余的任务往往是复杂、模糊且需要创新的——这些正是专家擅长的领域，也只有专家级的员工能完成。这一转变凸显了各类机构对专家的日益依赖，只有他们能够应对AI无法独自处理的、高风险的非常规挑战。

在2026年，企业对于专家级员工的需求变得更加强烈。

没有大量专家的机构是没有未来的，而AI是加速器，可以把专家能力放大，在组织内部共享这种能力，就会出现能力强者恒强，而弱的追赶起来更难。反过来讲，如果没有专家，或者内部专家水平不够，那企业相应职能、业务上的上限不高，就会在竞争中被淘汰。

但如何大批量培养专家员工？

传统的培训、师带徒、干中学有一定的效果，但效率和结果都不乐观。

真正有效的培养专家，需要利用知识管理的方法论，结合岗位专家知识体系构建，从知识缺口分析入手列学习清单。基于清单内容，进行专题的研究性学习，从外部获取成熟内容并结合工作场景进行转化，在具体实践中（企业提供高质量实践机会）总结个人经验并请教他人，然后快速提升。同时用输出倒逼输入来拉动，促进经验知识化的输出。

总结：

2026年，因为AI应用，越来越多的机构开始做知识库和知识管理。

但只有哪些摒弃炒作，将知识管理视为核心业务支持体系，愿意从系统角度实施，并聚焦于与业务痛点结合的具体场景实现突破的企业，才能真正取得效果。他们不追求大而全的“万能大脑”，而是打造一个又一个“专家级业务助手”。

而那些希望“买一个智能知识库软件“就实现智能化，缺乏顶层设计、业务融合和欠缺专业化运营团队的企业，他们将陷入有库无智、有AI无价值的困境。（本文作者为知名知识管理专家作者田志刚。您可通过微信号：511956894 与他联系或加入他的【二班】）

上一篇
下一篇
34 对 “2026中国企业知识管理知识库发展的5个趋势” 的想法

回复 隧道股份知识管理平台正式启航！以“连接”筑基，用“数智”领航 – 知识管理中心KMCenter 取消回复

*您的电子邮件地址不会被公开。必填项已标记为 。

*
*